摘要：，其他电极电势的值在此基础上获得。当某半电池和标准氢电池电极相连时为负极，该半电池的半反应的标准电极电势为负值，且绝对值与电池电动势相等；若为正极则相反。这样求得的值称作还原电势，总反应的标准电极电势也就是两个半反应标准电极电势的差，Eo为正时反应自发。 任何温度下标准氢电极的标准。...，其他电极电势的值在此基础上获得。当某半电池和标准氢电池电极相连时为负极，该半电池的半反应的标准电极电势为负值，且绝对值与电池电动势相等；若为正极则相反。这样求得的值称作还原电势，总反应的标准电极电势也就是两个半反应标准电极电势的差，Eo为正时反应自发。 任何温度下标准氢电极的标准。
_{s}ds}\\\end{aligned}}} 其中B是标准布朗运动。这样的过程，二次变差为 [ X ] t = ∫ 0 t σ s 2 d s {\displaystyle [X]_{t}=\int _{0}^{t}{\sigma _{s}^{2}ds}} 可以证明所有的半鞅都有二次变差和协变差。
_ { s } d s } \ \ \ e n d { a l i g n e d } } } qi zhong B shi biao zhun bu lang yun dong 。 zhe yang de guo cheng ， er ci bian cha wei [ X ] t = ∫ 0 t σ s 2 d s { \ d i s p l a y s t y l e [ X ] _ { t } = \ i n t _ { 0 } ^ { t } { \ s i g m a _ { s } ^ { 2 } d s } } ke yi zheng ming suo you de ban yang dou you er ci bian cha he xie bian cha 。
capability）中的统计模型。生产流程可用“西格玛”来计算，可计算产品中无缺陷产品的百分比。六个西格玛是指生产的产品中，有99.99966%的产品是没有品质问题的（每一百万中有3.4个有缺陷）。摩托罗拉制定了一套六西格玛的目标，针对于所有生产流程，也可指管理和工程实践中达到目标的一种手段。 六个標准差。
均差（Divided differences）是递归除法过程。在数值分析中，可用於计算牛顿多项式形式的多项式插值的係数。在微积分中，均差与导数一起合称差商，是对函数在一个区间内的平均变化率的测量。 均差也是一种算法，查尔斯·巴贝奇的差分机，是他在1822年发表的论文中提出的一种早期的机械计算机，在历史上意图用来计算对数表和三角函数表，。
标准差）相当于一标准差。举个例子，一名评分为1500分的选手，其评分可靠性为50，表示有95%的可能性这名选手的真实实力约在1400至1600分（1500分的两个标准差）之间。选手的实力区间需增加并减去评分中的两个评分标准差来计算。在比赛结束后，选手的实力评分的波动根据评分标准差来计算。
标准不同的司徒顿t检定更简单易用。当实际标准差未知，而样本容量较小（小于等于30）时，司徒顿t检定更加适用。 如果发现一个统计T接近于正态分配，Z检验的第二步为在零假设情况下估计T的期望值θ ，随后获得T的标准差s。在计算标准分数Z=(T-θ)/s后，单侧或双侧的p值可以用标准累积分布函数Φ来计算，分别为Φ(−Z)（左侧）。
DES最初出现在1970年代早期。1972年，在一个对美国政府的计算机安全需求的研究得出结果后，NBS（国家标准局，现在的NIST）开始征集用于加密政府内非机密敏感信息的加密标准。因此1973年5月15日，在咨询了美国国家安全局（NSA）之后，NBS向公众征集可以满足严格设计标准的加密算法。然而，没有一个提案可以满足这些。
標准差，又称標准偏差、均方差 （英语：standard deviation，缩写SD，符号σ），在概率统计中最常使用作为测量一组数值的离散程度之用。標准差定义：为方差开算术平方根，反映组内个体间的离散程度；標准差与期望值之比为標准离差率。测量到分布程度的结果，原则上具有两种性质： 为非负数值（因为平方后再做平方根）；。
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\sigma \,} 是母体的標准差 Z值的量代表著原始分数和母体平均值之间的距离，是以標准差为单位计算。在原始分数低於平均值时Z则为负数，反之则为正数。换句话说，Z值是从感兴趣的点到均值之间有多少个标准差。 关键点是，计算Z值时需要「母体」的平均值和標准差，而不是「样本」的平均值和標准差。因此需要了解母体的统计数据资料。。
差分，又名差分函数或差分运算，一般是指有限差分（英语：Finite difference），是数学中的一个概念，将原函数 f ( x ) {\displaystyle f(x)} 映射到 f ( x + a ) − f ( x + b ) {\displaystyle f(x+a)-f(x+b)}。
大数的差一错误一般都不会引起大问题。正是在小数字上，尤其是精确度要求很高的时候，差一错误可能造成灾难。如果负责计算的人员「重蹈覆辙」，差一错误甚至可以累积。 不当使用C标准库中的strncat()函数常常会导致差一错误和安全问题。程序员经常认为strncat。
块，可以达到更大的压缩比率，但图像质量也会相应地降低。 这种算法也被用于了火星探路者的图像压缩。 图像被划分成4x4的方块，对于每个方块，计算其平均数和标准方差。这两个值将用来决定解压缩时相应的方块所拥有的像素值。之后，根据平均数将这个方块中的像素分为两个灰度等级： y ( i , j ) = {。
在机率论与统计学中，几何標准差形容一组数值有多分散，用於当这一组数字理应优先选用的平均数为几何平均数之时。对於这类数据，几何標准差可能优於普通的標准差。留意几何標准差是个乘法因数，因此是无因次的，而不似普通的算术標准差，与输入数值有同样的因次。 若一组数字{A1, A2, , An}的几何平均数用μg表示，则几何標准差是。
(X)} 。 方差作为离散度量的优点是，它比其他离散度量（如平均差）更易于代数运算；例如，一组不相关的随机变量和的方差等于它们方差的和。在实际应用中，方差的一个缺点是它与随机变量的单位不同，而標准差则单位相同，这就是计算完成后通常采用标准差来衡量离散程度的原因。 有两个不同的概念都被称为“方差。
标准离差率或单位风险。 变异系数只对由比率标量计算出来的数值有意义。举例来说，对于一个气温的分布，使用开尔文或摄氏度来计算的话，σ开尔文=σ摄氏度，μ开尔文=μ摄氏度+273，因此此处使用不同的温标的话得出的变异系数是不同的。使用区间标量得到的变异系数是没有意义的。 比起标准差。
合并方差（pooled variance）在统计学中是指当多个总体均值不同时估算总体方差的方法。其假设每个总体都有着相同的方差。在此假设之下，合并样本方差相比单个的样本方差能更精确地估算总体方差。合并方差的平方根则称为合并标准差（pooled standard deviation）。 以 i = 1。
观测值与真值的估计值（例如样本均值；样本期望值可用作总体期望值的估计值）之间的离差称为残差（residual）。这些概念适用于测量区间尺度和比例尺度的数据。 统计学中，数据集中某个元素的绝对离差（absolute deviation）是该元素与给定点之间的绝对差。通常，离差是用中心值计算出来的，它被解释为某种类型的平均值，通常是数据集的中位数，也有时是平均值：。
分别是 X i {\displaystyle X_{i}} 样本的標准分数、样本平均值和样本标准差。 总体和样本皮尔逊系数的绝对值小于或等于1。如果样本数据点精确的落在直线上，或者双变量分布完全在直线上（计算总体皮尔逊系数的情况），则相关系数等于1或-1。皮尔逊系数是对称的：corr(X,Y) = corr(Y。
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标准误差（英语：standard error），也称标准误，即样本平均数抽样分布（英语：Sampling distribution）的标准差（standard deviation），是描述对应的样本平均数抽样分布的离散程度及衡量对应样本平均数抽样误差大小的尺度。 标准。
variability），简称 变异、变差（variation）、变率，是指一个分布或随机变量的拉伸或压缩程度。习惯上，“离散”常用来描述数据分布，而“变异”（指：变异数、方差）更常用来描述随机变量的变异程度。[需要解释]用以描述离散程度或变异的量主要有方差、標准差、变异系数和四分位距等。。
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